大模型指的是具有非常庞大的参数数量的深度神经网络模型。这类模型通常需要在大范围的数据集上进行训练，以尽量地提高预测准确度。最近几年，随着计算能力的不断提高，大模型在自然语言处理领域中得到了广泛的利用。其中，ChatGPT作为一个典型的大模型，在文本生成、语言理解等任务中获得了使人注视的成绩。

ChatGPT是一个基于Transformers架构的语言模型。它采取了自监督学习的方法来预训练，即通过学习文本序列中的下一个单词预测来训练模型。这类方法不需要人工标注数据，可以利用大量未标注的数据进行训练，从而提高模型的泛化能力。ChatGPT的训练使用了海量的文本数据，包括维基百科、新闻报导、小说等各种类型的文本，参数数量到达了1.5亿个之多。

ChatGPT在文本生成方面表现出色，可以生成自但是流畅的文本。它可以根据给定的上下文生成下一个单词或短语，也能够生成完全的文本段落。在一些文本生成任务中，ChatGPT的生成结果已能够到达人类水平。除文本生成，ChatGPT还可以用于语言理解任务，比如问答、文本分类、文本摘要等。在这些任务中，ChatGPT可以通过浏览文本并提取关键信息来回答问题或生成摘要。

但是，大模型也存在一些问题。大模型需要庞大的计算资源来进行训练和推理。这意味着需要昂贵的硬件和高额的运行本钱。大模型常常需要大量的数据才能到达最好的性能表现。这类数据需求常常难以满足，或需要进行人工标注，本钱较高。另外，大模型也容易堕入过拟合的状态，需要采取一些正则化技术来避免这类情况产生。

综上所述，大模型和ChatGPT是深度学习在自然语言处理领域中的重要发展。它们在文本生成、语言理解等任务中表现出色，但也面临着一些挑战。随着计算能力的不断提高和数据集的不断扩充，大模型和ChatGPT的利用前景将会更加广阔。